El aprendizaje activo es una técnica de aprendizaje automático que suele utilizarse en situaciones en las que es costoso o difícil obtener etiquetas para un gran conjunto de datos. En el aprendizaje activo, primero se entrena un modelo en un pequeño conjunto de datos en el que se dispone de etiquetas. A continuación, el modelo se utiliza para seleccionar un nuevo conjunto de puntos de datos del conjunto de datos más grande que tienen más probabilidades de ser informativos. Estos nuevos puntos de datos se etiquetan y se utilizan para entrenar el modelo. Este proceso se repite hasta que el modelo alcanza la precisión deseada.
El aprendizaje activo suele ser más eficaz que las técnicas tradicionales de aprendizaje automático porque evita etiquetar puntos de datos que probablemente no sean informativos. Esto puede ser especialmente útil en situaciones en las que el etiquetado de datos es caro o requiere mucho tiempo.
¿Por qué es importante el aprendizaje activo?
El aprendizaje activo es una técnica de reconocimiento de patrones de redes neuronales, así como una metodología de aprendizaje automático empleada para hacer un uso más eficaz de los datos y eliminar los sesgos. Es un enfoque basado en los datos que inicia el usuario, que puede ser más selectivo en el uso de los datos, que es "el acto de seleccionar cuáles se van a utilizar para resolver una tarea". La ventaja de utilizar una técnica como el aprendizaje activo "es que muchos problemas, como el reconocimiento de objetos en imágenes o el reconocimiento facial, son más fáciles cuanto más datos se utilicen. Con suficientes datos, todas las variantes de un patrón deseado serán encontradas por un algoritmo de aprendizaje automático. Por lo tanto, las redes neuronales "pasivas" que sólo utilizan un conjunto de datos tal y como se les proporciona, normalmente sólo encontrarán el 70% de todos los patrones deseados. Las redes neuronales "activas" que seleccionan los datos relevantes suelen encontrar casi todos los patrones deseados. La contrapartida es que el aprendizaje activo tarda más tiempo en encontrar los patrones deseados.
La definición anterior de aprendizaje activo procede de la página de Wikipedia sobre "Aprendizaje activo (aprendizaje automático)".
¿Cuáles son los principios del aprendizaje activo?
El principio del aprendizaje activo es que un algoritmo de aprendizaje automático puede aprender más eficazmente si se le proporciona información sobre su rendimiento. Esta retroalimentación puede ser en forma de etiquetas en los puntos de datos, o puede ser en forma de retroalimentación de un usuario humano. El algoritmo de aprendizaje activo puede entonces utilizar esta retroalimentación para mejorar su rendimiento.
Hay varias formas de aplicar el aprendizaje activo. Una de ellas es utilizar un conjunto de datos etiquetados para entrenar el algoritmo de aprendizaje automático, y luego utilizar el algoritmo para etiquetar nuevos puntos de datos. Otro enfoque es utilizar un usuario humano para etiquetar los puntos de datos, y luego utilizar los datos etiquetados para entrenar el algoritmo de aprendizaje automático.
Los beneficios de utilizar el aprendizaje activo incluyen una mayor precisión y eficiencia. El aprendizaje activo también puede ayudar a reducir la cantidad de datos que hay que etiquetar, lo que puede ahorrar tiempo y dinero.